Contribution of Multiple Inherited Variants to Autism Spectrum Disorder (ASD) in a Family with 3 Affected Siblings
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorder (ASD) is the most common neurodevelopmental disorder in children and shows high heritability. However, how inherited variants contribute to ASD in multiplex families remains unclear. Using whole-genome sequencing (WGS) in a family with three affected children, we identified multiple inherited DNA variants in ASD-associated genes and pathways (RELN, SHANK2, DLG1, SCN10A, KMT2C and ASH1L). All are shared among the three children, except ASH1L, which is only present in the most severely affected child. The compound heterozygous variants in RELN, and the maternally inherited variant in SHANK2, are considered to be major risk factors for ASD in this family. Both genes are involved in neuron activities, including synaptic functions and the GABAergic neurotransmission system, which are highly associated with ASD pathogenesis. DLG1 is also involved in synapse functions, and KMT2C and ASH1L are involved in chromatin organization. Our data suggest that multiple inherited rare variants, each with a subthreshold and/or variable effect, may converge to certain pathways and contribute quantitatively and additively, or alternatively act via a 2nd-hit or multiple-hits to render pathogenicity of ASD in this family. Additionally, this multiple-hits model further supports the quantitative trait hypothesis of a complex genetic, multifactorial etiology for the development of ASDs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».